텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문(데이터 사이언스 시리즈 26)

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▣ 01장: 처음 배우는 딥러닝

1.1 머신러닝과 딥러닝

__1.1.1 AI에 대한 관심

__1.1.2 기계 학습이란?

__1.1.3 딥러닝이란

1.2 딥러닝 라이브러리

__1.2.1 텐서플로

__1.2.2 TFLearn



▣ 02장: 딥러닝 구현 준비하기

2.1 딥러닝 환경 구축하기

__2.1.1 버추얼박스 설치하기

__2.1.2 우분투 설치하기

__2.1.3 아나콘다 설치하기

__2.1.4 텐서플로와 TFLearn 설치하기

2.2 주피터 노트북의 사용 방법

__2.2.1 주피터 노트북 실행하기

__2.2.2 새로운 노트 만들기

__2.2.3 파이썬 코드 입력하고 실행하기

__2.2.4 노트 종료하기

2.3 파이썬 프로그래밍 기초

__2.3.1 변수와 자료형

__2.3.2 리스트

__2.3.3 식과 연산자

__2.3.4 조건 분기와 반복

__2.3.5 함수와 라이브러리



▣ 03장: 심층 신경망 맛보기

3.1 신경망의 구조

__3.1.1 순전파의 구조

__3.1.2 역전파의 구조

3.2 딥러닝의 구조

__3.2.1 오토 인코더의 구조

__3.2.2 학습 테크닉

3.3 딥러닝 구현 과정

3.4 손글씨 글자 이미지 MNIST 분류하기

__3.4.1 MNIST 데이터 세트

__3.4.2 주피터 노트북 실행하기

__3.4.3 라이브러리 읽어 들이기

__3.4.4 데이터 읽어 들이고 전처리하기

__3.4.5 데이터 확인하기

__3.4.6 신경망 만들기

__3.4.7 모델 만들기(학습하기)

__3.4.8 모델 적용하기(예측하기)



▣ 04장: 합성곱 신경망의 구조

4.1 합성곱 신경망의 구조

__4.1.1 합성곱 레이어의 구조

__4.1.2 풀링 레이어의 구조

__4.1.3 패딩의 구조

4.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기

__4.2.1 라이브러리 읽어 들이기

__4.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기

__4.2.3 데이터 확인하기

__4.2.4 신경망 만들기

__4.2.5 모델 만들기(학습)

__4.2.6 모델 적용하기(예측)

4.3 일반적인 이미지 분류

__4.3.1 Pillow 기본 조작

__4.3.2 이미지 분류하기



▣ 05장: 재귀형 신경망 체험하기

5.1 재귀형 신경망의 구조

__5.1.1 순전파와 역전파의 구조

__5.1.2 LTSM의 구조

5.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기

__5.2.1 라이브러리 읽어 들이기

__5.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기

__5.2.3 신경망 만들기

__5.2.4 모델 만들기(학습)



▣ A: 텐서보드 사용 방법과 딥러닝 환경 구축

A.1 텐서보드 사용 방법

__A.1.1 학습 로그 출력하기

__A.1.2 텐서보드 실행하기

__A.1.3 생성한 모델과 로그 출력하기

A.2 딥러닝 환경 구축하기(윈도우)

__A.2.1 아나콘다 설치하기

__A.2.2 파이썬 환경 구축하기

__A.2.3 텐서플로 설치하기

__A.2.4 TFLearn 설치하기

__A.2.5 h5py 설치하기

__A.2.6 scipy 설치하기

__A.2.7 curses 설치하기

__A.2.8 주피터 노트북 설치하기



▣ B: 시세 예측하기

B.1 데이터 추출하기

B.2 네트워크 만들고 학습하기

B.3 그래프 그리기

아다치 하루카 메이커(Maker)로 자신을 소개하며, 데이터 사이언티스트로 일을 하고 있다. 또한 사회인 대학생으로서 데이터 마이닝 연구를 하고 있으며, 다양한 기업에 데이터 분석과 활용을 지원하고 있다. 과거에는 데이터 사이언스의 보급을 위해 웹과 잡지 등이 기사를 투고하고, 세미나 등을 진행했다. 전문 대학에서 5년을 보내어, 주변에서 특이한 사람으로 평가되고 있다. 취미는 성과 댐 주변에 있는 조각상을 구경하는 것이다.